POJ-2488-A Knight's Journey

本文介绍了一种使用深度优先搜索(DFS)算法解决迷宫问题的方法,包括记录路径、按字典序输出以及从起点搜索等关键步骤。通过全局变量简化了程序设计,实现了从A1开始搜索所有可能路径的功能。

解题报告:

1、DFS遍历,并且记录走过的路径(先数字代替),不重复地全部走完。

2、需要按照字典序输出,注意方向数组的方向顺序,并且从A1开始搜索。

3、DFS的参数用于记录状态转移量(x,y)和递归的深度(step)。

4、使用全局变量简化程序的设计。

AC代码:

#include <iostream>
#include <cstring>
#define MAXN 10
using namespace std;

int p, q, cnt, flag;
int vis[MAXN][MAXN], path[MAXN*MAXN][2];
int dir[8][2] = {{-1,-2}, {1,-2}, {-2,-1}, {2,-1}, {-2,1}, {2,1}, {-1,2}, {1,2}};

void dfs(int x, int y, int step)
{
	if(step == p*q)
	{
		cout << "Scenario #" << ++cnt << ":" << endl;
		for(int i = 0; i < p*q; i++)
			cout << (char)(path[i][1]+'A') << (int)(path[i][0]+1);
		cout << endl << endl;
		flag = 1;
		return;
	}
	else for(int d = 0; d < 8; d++)
	{
		int nx, ny;
		nx = x + dir[d][0];
		ny = y + dir[d][1];
		if(!vis[nx][ny] && nx>=0 && nx<p && ny>=0 && ny<q)
		{
			vis[nx][ny] = 1;
			path[step][0] = nx;
			path[step][1] = ny;
			dfs(nx, ny, step+1);
			vis[nx][ny] = 0;
			if(flag) return;
		}
	}
}

int main(void)
{
	int t;
	while(cin >> t)
	{
		cnt = 0;
		while(t--)
		{
			flag = 0;
			memset(vis, 0, sizeof(vis));
			cin >> p >> q;

			path[0][0] = 0;
			path[0][1] = 0;
			vis[0][0] = 1;
			dfs(0, 0, 1);

			if(!flag)
			{
				cout << "Scenario #" << ++cnt << ":" << endl;
				cout << "impossible" << endl << endl;
			}
		}
	}
	return 0;
}


【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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